regplot() का उपयोग करके मॉडल फिट को विज़ुअलाइज़ करें
मॉडल फिट और विश्लेषण करने के बाद, हम ऑब्जर्वेशन पॉइंट्स और फिटेड लॉजिस्टिक रिग्रेशन को प्लॉट करके इसे विज़ुअलाइज़ कर सकते हैं.
प्लॉट का उपयोग करके आप एक्सप्लेने्टरी वैरिएबल और रिस्पॉन्स के बीच संबंध को, एक्सप्लेने्टरी वैरिएबल के मानों की रेंज में, विज़ुअली समझ सकते हैं.
इसके लिए हम seaborn मॉड्यूल के regplot() फंक्शन का उपयोग कर सकते हैं. regplot() फंक्शन में logistic नाम का एक आर्ग्युमेंट होता है, जिससे आप तय कर सकते हैं कि दिए गए डेटा के लिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल को True या False के साथ एस्टिमेट करना है. इससे फिट का प्लॉट भी बन जाएगा.
याद करें कि आपने पहले जो मॉडल फिट किया था:
$$
\log\bigg(\frac{y}{1-y}\bigg) = -0.3055 + 0.3791*\text{arsenic}
$$
डेटासेट wells आपके वर्कस्पेस में पहले से लोड है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Generalized Linear Models
अभ्यास निर्देश
- डेटा
wellsका उपयोग करके x-axis परarsenicऔर y-axis परswitchको प्लॉट करें. - रिस्पॉन्स वैल्यूज़ को बेहतर विज़ुअलाइज़ेशन के लिए फैलाने हेतु
y_jitterको 0.03 अप्लाई करें. - दिए गए डेटा पर लॉजिस्टिक फंक्शन ओवरले करने के लिए आर्ग्युमेंट
logisticमेंTrueका उपयोग करें और कॉन्फिडेंस इंटरवल को न दिखाने तथा computation तेज करने के लिए आर्ग्युमेंटciकोNoneसेट करें. plt.show()का उपयोग करके प्लॉट डिस्प्ले करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Plot arsenic and switch and add overlay with the logistic fit
sns.regplot(x = ____, y = ____,
y_jitter = ____,
data = ____,
logistic = ____,
ci = ____)
# Display the plot
____